Abordagem paralela utilizando GPUs para contagem automática de

Abordagem paralela utilizando GPUs para contagem automática de ovos de
Aedes Aegypti em imagens de ovitrampas
Luis Fernando Veronese Trivelatto (ICV/Unioeste/PRPPG), Guilherme
Galante(Orientador), e-mail: [email protected]
Universidade Estadual do Oeste do Paraná/Centro de Ciências Exatas e da
Tecnológicas/Cascavel, PR.
Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
Palavras-chave: CUDA, visão computacional, Aedes Aegypti.
Resumo
A computação paralela visa acelerar o tempo de execução de problemas que
necessitem grande quantidade de processamento ao utilizar mais de um núcleo de
processamento simultaneamente para resolver um problema. As GPUs são
processadores maciçamente paralelos, especializadas em explorar paralelismo em
problemas que apresentem alta quantidade de operações lógicas e aritméticas em
relação a operações de controle de fluxo. Este trabalho apresenta um método para
realizar contagem automática de ovos de Aedes Aegypti em imagens digitais de
ovitrampas, observando que várias etapas do processamento necessário para tal
apresentam características favoráveis para exploração de paralelismo na GPU.
Utilizando a ferramenta CUDA, criou-se uma aplicação paralela para realizar tal
contagem e comparou-se o tempo de execução da implementação na GPU com o
tempo de execução da implementação sem explorar paralelismo.
Introdução
Uma das estratégias para controle da população do mosquito Aedes aegypti no
Brasil é o emprego de ovitrampas, armadilhas especiais posicionadas
estrategicamente para colher ovos do mosquito. Embora esta técnica seja barata e
de fácil utilização, a contagem dos ovos presentes na ovitrampa geralmente é feita
de modo manual por um técnico treinado, o que pode ser um processo lento e
sujeito à falha humana, além de exigir profissionais especializados (Portela, 2009).
Assim, métodos para realizar esta contagem de forma automática foram
desenvolvidos. Estes métodos baseiam-se no processamento digital de uma
imagem da ovitrampa para estimar o número de ovos presentes na mesma.
Observa-se que a análise da imagem requer grande quantidade de processamento;
além disso, diversas etapas desse processamento apresentam natureza paralela.
Deste modo, pode-se usar computação paralela para diminuir o tempo de execução
da análise da imagem, e, em particular, pode-se utilizar GPUs (unidades de
processamento gráfico) para tal, uma vez que o problema em questão tem
características que se encaixam no modelo de paralelismo apresentado pela GPU.
O objetivo deste trabalho é desenvolver uma solução paralela utilizando
GPUs, especificamente com a ferramenta CUDA, para realizar de forma automática
a contagem de ovos de Aedes Aegypti em imagens de ovitrampas.
Material e Métodos
O método utilizado para a contagem automática de ovos em uma imagem pode
ser dividido nas seguintes etapas (Portela, 2009): inicialmente, seleciona-se apenas
a componente R da imagem, obtida no sistema de cores RGB. Então é feita a
limiarização, que busca separar as regiões da imagem que representam ovos e o
restante da imagem, que representa o fundo da ovitrampa. A etapa seguinte filtra as
regiões encontradas na etapa anterior a fim de eliminar regiões pequenas demais
para serem ovos, chamadas artefatos. Por fim, calcula-se a soma do tamanho das
regiões restantes e obtêm-se uma estimativa do número de ovos na imagem a partir
da razão entre este soma e o tamanho médio de um ovo (determinado
experimentalmente). Estas etapas são descritas mais detalhadamente a seguir.
Computacionalmente, uma imagem digital é representada como uma matriz
bidimensional, onde cada ponto da matriz refere-se a um pixel. O sistema de cores
RGB consiste na representação de cada cor como uma combinação das três cores
primárias: vermelho, verde e azul. Assim, cada pixel armazena três valores inteiros
referentes às componentes R, G e B. No que se refere às imagens de ovitrampas,
observou-se que a componente R apresenta um alto contraste entre as regiões da
imagem que representam ovos e o fundo da ovitrampa.
Portanto, pode-se tomar estes valores para realizar a limiarização, que é uma
técnica utilizada para separar as regiões de uma imagem em objeto e fundo. De
modo geral, a limiarização gera uma imagem binária (isto é, uma imagem cuja
representação matricial admite apenas valores 0 e 1) a partir de um limiar T, que
separe os pixels da imagem em dois grupos.
Encontrar um valor T que seja capaz de separar o objeto e o fundo em uma
imagem é um problema complexo de processamento de imagens. Neste trabalho
utilizou-se um limiar fixo de 200 para este processo. Isso gerou resultados
adequados, pois a componente R apresenta alto contraste entre as regiões de ovos
e o fundo. A figura 1 (esquerda) mostra a imagem original e (centro) mostra a
imagem binária resultante da limiarização da componente R, onde pixels brancos
representam o objeto (ovos) e pixels pretos representam o fundo ovitrampa.
A etapa seguinte consiste na eliminação de artefatos. Observa-se que a
imagem limiarizada apresenta considerável ruído; no entanto, o ruído raramente
forma componentes conexos de pixels brancos de tamanho significativo, de modo
que podemos selecionar os componentes conexos que representam ovos
eliminando aqueles com tamanho pequeno. Observando o tamanho médio de um
ovo em número de pixels nas imagens, determinou-se que áreas menores que 90
pixels seriam eliminadas. A figura 1 (direita) mostra a imagem após a etapa de
eliminação de artefatos.
Figura 1 - Imagem original (esquerda); imagem após limiarização (centro); imagem após eliminação
de artefatos (direita).
Por fim, conta-se o número de pixels brancos na imagem final e divide-se
esse número por 80 para obter a estimativa do número de ovos na placa. A
constante 80 foi escolhida levando em consideração não só o tamanho médio em
pixels de um ovo nas imagens, mas também fatores de erro como a possibilidade de
ovos se sobreporem, aparecerem inclinados, afetando sua área média, entre outros.
Considerando que as imagens podem ter resolução com milhões de pixels,
que pode haver um número grande de imagens para serem analisadas e que boa
parte do procedimento descrito apresenta natureza paralela, é interessante utilizar
processamento paralelo para diminuir o tempo de execução da análise das imagens.
As GPUs (unidades de processamento gráfico) são processadores
maciçamente paralelos, contendo centenas ou até milhares de unidades de
processamento. Essas unidades são bem menos complexas quando comparadas às
CPUs, mas por estarem em grande número apresentam elevado poder
computacional, principalmente se a tarefa a ser executada apresenta baixa
necessidade de controle de fluxo em relação ao número de operações lógicas e
aritméticas (Silva, 2014). Uma vez que este é o caso de parte do processamento das
imagens de ovitrampas, é interessante utilizar o processamento paralelo da GPU.
Para a criação de aplicações na GPU, pode-se utilizar a ferramenta CUDA
(Compute Unified Device Architecture) (NVIDIA, 2007). O CUDA permite que o
programador defina funções especiais, chamadas kernels, as quais são executadas
em paralelo na GPU. O fluxo do programa é controlado pela CPU, que executa
trechos de código sequencialmente. O paralelismo se dá quando a CPU ativa a GPU
realizando uma chamada de kernel.
Assim, para paralelizar a análise das imagens utilizando CUDA, criou-se um
kernel que processa um único pixel da imagem e realiza as duas primeiras etapas
do processamento: prepara a imagem para a limiarização (neste trabalho, esta etapa
consistiu apenas em selecionar a componente R da imagem, mas há outras
possibilidades de processamentos mais complexos, envolvendo a aplicação de
filtros ou conversão de sistemas de cores, cuja eficiência varia de acordo com a
imagem) e aplica a limiarização em si, binarizando a imagem. A CPU então lança o
kernel uma vez para cada pixel na imagem, e estas execuções ocorrem em paralelo
nas threads da GPU. Similarmente, para a última etapa, referente à contagem do
número de pixels brancos, pode-se criar um kernel que processa um único pixel e
atualiza uma variável global caso este pixel seja branco. Esta atualização é feita
utilizando o método CUDA atomicAdd, que permite alterar o valor de uma variável
compartilhada por várias threads sem que haja condição de corrida.
Já na etapa de eliminação de artefatos, foi utilizado um algoritmo que
identifica áreas conexas de pixels brancos. Este algoritmo é mais complexo que o
processamento das outras etapas, com mais controle de fluxo e dependência de
processamento (os pixels não podem ser processados independentemente como
nas outras etapas). Assim, nesta etapa manteve-se o processamento sequencial na
CPU.
Resultados e Discussão
Esta seção apresenta os resultados obtidos aplicando o algoritmo sequencial e
o algoritmo paralelo com CUDA em 5 imagens de ovitrampas diferentes. O algoritmo
obteve erro médio de 18,7% na contagem de ovos.
A tabela 1 apresenta compara a média dos tempos de execução obtidos na
versão sequencial e na versão em CUDA. As implementações foram executadas,
respectivamente, em um processador i7 com 8 GB de memória RAM e em uma
placa gráfica GeForce GT 630M.
Tabela 1 – Comparação dos resultados observados na implementação sequencial e paralela.
Versão
Sequencial
CUDA
Leitura da
imagem
21,1 ms
45,2 ms
Etapas 1 e 2
(paralelo)
3,5 ms
0,025 ms
Etapas 3 e 4
(sequencial)
4,1 ms
4,8 ms
Tempo Total
28,8 ms
50,0 ms
Observa-se que as etapas 1 e 2 do processamento executaram
consideravelmente mais rápido na GPU, demonstrando o poder paralelo da mesma
bem como a natureza paralela destas etapas do processamento. Entretanto,
observa-se que há um custo adicional associado à versão com CUDA na etapa de
leitura da imagem, referente à alocação e transferência de memória entre CPU e
GPU. Este custo resultou em um tempo total de execução maior para a versão
paralela do que para a versão sequencial, uma vez que o processamento necessário
nestes testes foi baixo. Isso se deve, em parte, à qualidade média das imagens
(cerca de 700x700 pixels). Com imagens em maior qualidade, espera-se que o
overhead causado pela transferência de memória seja compensado pelo menor
tempo de execução nas regiões paralelas do código.
Outros fatores que influenciaram o tempo total são o fato da placa gráfica
utilizada para rodar as execuções ser uma placa com capacidade de processamento
limitada, uma vez que é uma placa de um computador pessoal. Por fim, o overhead
pode diminuir caso sejam processadas diversas imagens em uma só execução do
programa, uma vez que a memória teria que ser alocada na GPU apenas uma vez
(neste trabalho, o programa executava uma imagem por vez).
Conclusões
A computação paralela pode ser empregada quando se depara com problemas
que requerem grande capacidade de processamento. Considerando a contagem
automática de ovos de Aedes Aegypti em ovitrampas, observa-se que o
processamento necessário para realizar esta contagem contém etapas de natureza
paralela e que, em particular, se encaixam no modelo de programação paralela das
GPUs. Observou-se que a implementação em CUDA diminuiu o tempo de execução
de boa parte do processamento, mas ressalta-se que dividir um problema para ser
resolvido paralelamente geralmente implica um custo adicional; para que haja ganho
no tempo de execução, é necessário que este custo seja compensado pelo menor
tempo de processamento dos trechos paralelos do código.
Agradecimentos
Ao MEC-SESU, pelo financiamento deste projeto de iniciação científica a partir
do Programa de Educação Tutorial (PET).
Referências
NVIDIA (2007). CUDA C Programming Guide. http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-cprogramming-guide. Acesso em 4 de agosto de 2016.
Portela, N.M. (2009). Contagem automática de ovos de Aedes Aegypti em imagens
de ovitrampas. Dissertação de Mestrado, Programa de Pós-Graduação Engenharia
da Computação, Universidade de Pernambuco.
Silva, C. (2014). Unidades de Processamento Gráfico – GPUs. In Silva, C.,
Programação Genética Maciçamente Paralela em GPUs (pp. 47-53). Rio de Janeiro:
Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro.